인공지능(AI) 유게

번호	제목	글쓴이	작성일	조회
70	사전학습(pre-training)과 미세조정(fine-tuning)	너구리	26/04/27	20
69	인코더-디코더 구조 정리	곰돌이	26/04/27	21
68	위치 인코딩(positional encoding) — 순서를 어떻게 알려 주는가	햇살이	26/04/27	24
67	Multi-head attention — 여러 시각으로 동시에 보기	다람쥐	26/04/27	21
66	Self-attention — 한 문장 안에서 단어가 서로 보는 법	곰돌이	26/04/27	22
65	Transformer가 RNN을 대체한 이유	별님이	26/04/27	32
64	어텐션(attention) 메커니즘 한 그림으로	너구리	26/04/27	52
63	시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델	구름이	26/04/27	23
62	GRU — LSTM을 단순화한 변형	햇살이	26/04/27	20
61	LSTM — RNN의 장기 기억 한계 극복	부엉이	26/04/27	21
60	순환 신경망(RNN)이란	다람쥐	26/04/27	20
59	잔차 연결(residual connection)이 깊은 망을 가능하게 한 이유	구름이	26/04/27	23
58	VGG·GoogLeNet·ResNet 한눈에	곰돌이	26/04/27	31
57	ImageNet과 알렉스넷의 의미 다시 보기	너구리	26/04/27	22
56	CNN 핵심 — 합성곱·풀링·스트라이드	구름이	26/04/27	20
55	합성곱 신경망(CNN)이란	구름이	26/04/27	22
54	가중치 초기화 — Xavier·He	곰돌이	26/04/27	24
53	배치 정규화(batch normalization)	부엉이	26/04/27	21
52	드롭아웃(dropout) — 과적합 방지의 정석	곰돌이	26/04/27	22
51	배치(batch)와 에폭(epoch)의 의미	토순이	26/04/27	22
50	옵티마이저 — SGD·Adam·AdamW 비교	토순이	26/04/27	24
49	역전파(backpropagation) 알고리즘	야옹이	26/04/27	19
48	활성화 함수 — ReLU·Sigmoid·Tanh·GELU	햇살이	26/04/27	25
47	인공 신경망의 기본 구조	야옹이	26/04/27	25
46	퍼셉트론에서 딥러닝까지의 여정	햇살이	26/04/27	23
45	차원 축소(PCA·t-SNE·UMAP) 한눈에	별님이	26/04/27	22
44	데이터 전처리 — 결측치·이상치·표준화	토순이	26/04/27	20
43	ROC 곡선과 AUC	너구리	26/04/27	46
42	혼동 행렬(confusion matrix) 읽는 법	햇살이	26/04/27	20
41	정확도·정밀도·재현율·F1 — 분류 지표 한눈에	다람쥐	26/04/27	21

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